def mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3): h, w = img.shape[:2] img_show = np.zeros((h, w, 3)) if len(img.shape) == 3: img_show = img else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1) # specify color 1:red 2:green 3:blue img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0] img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0] img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255] return img_show

这是一个 Python 函数，用于在彩色图像上根据给定的掩码（mask）展示不同的区域。具体实现方法如下：

- `mask_on_rgb_image(mask, img, num_class=3)`：函数名称，输入参数包括掩码 mask、彩色图像 img 和分类数 num_class，其中 num_class 默认为3。
- `h, w = img.shape[:2]`：获取图像的高度和宽度。
- `img_show = np.zeros((h, w, 3))`：创建一个与 img 大小相同的全0数组，用于展示掩码效果。
- `if len(img.shape) == 3: img_show = img`：如果 img 是彩色图像，直接将 img 赋值给 img_show，否则需要将 img 转换为彩色图像。
- `else: img = np.expand_dims(img, axis=2) img_show = np.concatenate((img, img, img), axis=-1)`：如果 img 是灰度图像，需要将其转换为彩色图像，具体方法是先在第3个维度上扩展为3维，然后将三个维度上的值连接起来。
- `img_show[np.where(mask == 1)] = [255, 0, 0]`：将掩码中等于1的区域赋值为红色，对应的 RGB 值为 [255, 0, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 2)] = [0, 255, 0]`：将掩码中等于2的区域赋值为绿色，对应的 RGB 值为 [0, 255, 0]。
- `img_show[np.where(mask == 3)] = [0, 0, 255]`：将掩码中等于3的区域赋值为蓝色，对应的 RGB 值为 [0, 0, 255]。
- `return img_show`：返回展示掩码效果后的彩色图像。

这个函数通常用于图像分割任务中，通过将不同类别的区域用不同颜色标注出来，可以直观地观察模型的分割效果。